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CDTI-EEA Grants

减少经济和社会不平等现象

加强双边关系

 

2009年至2014年期间欧洲经济区(EEE)财政机制(以下称为EEA-Grants)的目的是减少欧洲经济区内的不平等现象并加强援助国(冰岛,列支敦士登和挪威)和受惠国之间的双边关系,在欧盟16个受惠国中,西班牙为其中之一。

到目前为止的两次会议中已经提交了大量项目,其中有198个项目入选参加这一创新计划。该项目预算为1亿1700万欧元,加上工业科技发展中心(CDTI)提供的贷款和EEA-Grants提供的1820万欧元的无偿资助。其主要目标是促进西班牙工业的研究、发展和创新,主要体现在能源和环境领域。

Goal Systems 的“COOD Matrix”项目是第二次会议中101个入选项目之一。欧洲机构致力于此项目,是因为他们对Goal Systems在研发领域的才能和成果十分有信心,并且认可其对能源效率、工业研究和实验开发等方面的显著改善,此外,由于其长期的企业发展历程和强大的技术能力,他们也有能力来承担这样一个复杂的项目。

无论对于优化规划还是对于满足乘客对不同领域(比如公交车、地铁、电车、城际轨道等)的公共服务需求,交通模型工具都是非常必要的。数学预测模型以及对每个情况需求的恰当分析,对于一个新交通系统的实施或改善已有交通系统商业供给的质量和数量方面有很大的帮助。

GOAL SYSTEMS的COOD Matrix项目

基于起点-终点矩阵的交通系统商业供给的优化生成

用于创建和开发一个为多模式联运交通系统自动优化生成商业供给的规划系统,这一系统设计基于乘客需求的起点-终点矩阵。

根据乘客流量统计数据,可以创建基于乘客需求的起点-终点矩阵(OD矩阵),即网络节点中所有现有客流的示意图。

现存的系统可以提供路线和行程转移的需求矩阵,使运载的乘客时间最小化。但是,大部分规划解决方案都效率低或不可行,因为它们都没有考虑到交通网络和司机方面的操作规则、法律或商业规则以及乘客偏好。

此外,电车、地铁或BRT(快速公交系统)规划解决方案要考虑到网络拓扑结构所特有的特点,比如道路封锁、超车演习和火车进站演习等。市场上缺乏可以在出现需求的同时就解决问题的系统,两个主要的原因是数学的高复杂性和不够了解这一领域的问题。

通过集中研究人工智能算法、探测法定义和组合优化,项目组成员将打造一个可以与其他交通规划应用互补并兼容的创新工具,明显提高交通系统的效率,改善乘客服务。

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 Goal Systems的革新与经验获得了欧洲基金会的奖励。

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